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马柯维茨模型在深圳股市应用中的实证研究

浙江工业大学学报 2005年第4期33卷 470-474页

作者：陈剑利诸葛莉周明华浙江工业大学理学院浙江杭州310032

讨论了马柯维茨模型在深圳股市的实际应用问题.考虑到中国股市不允许买空卖空的情况,对改进的马柯维茨模型进行实证研究.运用深圳40指数的部分成分股2002年1月至2004年4月的历史数据对股票市场做了实证分析,研究了股票组合的风险变动规... 详细信息

讨论了马柯维茨模型在深圳股市的实际应用问题.考虑到中国股市不允许买空卖空的情况,对改进的马柯维茨模型进行实证研究.运用深圳40指数的部分成分股2002年1月至2004年4月的历史数据对股票市场做了实证分析,研究了股票组合的风险变动规律,利用变异系数选出最优投资组合.并且经验证此方法是合理且可行的,因而有理由相信这种方法是可以对投资组合进行预测,从而能够指导投资者投资行为的.

关键词：马柯维茨模型最优投资组合变异系数实证分析

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不确定条件下资本预算最优化模型研究

中国软科学 2002年第5期 103-105页

作者：董沛武陈爱东冯英浚哈尔滨工业大学管理学院黑龙江哈尔滨150001

本文在马柯维茨模型(MarkowitzModel)和夏普(Sharpe)等提出的资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModelCAPM)的基础上,提出了以均值和方差为基础的马柯维茨-夏普资产组合最优化模型(Markowitz-SharpeOptimizationModel),并结合确定条件下项目投资资本预算最优化模型和项目投资预算的特点,推导出了不确定条件下以净现值和绝对离差为决策基础的资本预算最优化模型。

关键词：马柯维茨模型资本资产定价模型资本预算最优化模型不确定条件项目投资净现值绝对离差

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改进β约束的组合投资决策优化模型

预测 2001年第1期20卷 68-70页

作者：龙朝阳王键祝建军湘潭大学湖南湘潭411105 华夏证券郴州营业部

本文在研究了组合证券的系统风险与投资收益的内在联系的基础上 ,针对马柯维茨模型与CAPM对风险假定的局限性 ,提出了一种改进风险约束的收益率最大化的组合投资决策模型。

关键词：组合投资下方风险 CAPM 证券决策优化模型风险方向β约束马柯维茨模型

基于马珂维茨模型的中国社保基金组合管理初探

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经营管理者 2009年第10期 63+33-63+33页

作者：陈方方中国水利水电第八工程局有限公司贵阳基地社保办

我国经济的健康快速发展需要全国社保基金的大量投入,同时全国社保基金也应分享我国经济快速增长的成果。至此,本文根据全国社保基金的现状,结合马珂维茨的资产组合管理模式,运用一定的实例和数据来论证其组合管理的可行性。从而让全国... 详细信息

我国经济的健康快速发展需要全国社保基金的大量投入,同时全国社保基金也应分享我国经济快速增长的成果。至此,本文根据全国社保基金的现状,结合马珂维茨的资产组合管理模式,运用一定的实例和数据来论证其组合管理的可行性。从而让全国社保基金在可接受的风险水平之内,使其获得最大的收益。同时力求所提出的观点和方法符合中国的实情,希望能对全国社保基金的有效运作问题提供一些有益的探讨。

关键词：全国社保基金组合管理马柯维茨模型

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用遗传算法求解金融决策的多解投资组合模型

山东财政学院学报 2003年第6期 60-63页

作者：杨孔雨王秀峰山东财政学院山东济南250014 南开大学天津300071

本文分析了现有马柯维茨投资组合模型不能得到多种组合的缺点 ,提出了基于我国国情的多解投资组合模型。通过惩罚函数解决约束问题 ,并采用带有优育子群迁徙策略的小生境遗传算法来优化模型 ,从而得到多组优化投资组合 ,可满足不同风险... 详细信息

本文分析了现有马柯维茨投资组合模型不能得到多种组合的缺点 ,提出了基于我国国情的多解投资组合模型。通过惩罚函数解决约束问题 ,并采用带有优育子群迁徙策略的小生境遗传算法来优化模型 ,从而得到多组优化投资组合 ,可满足不同风险偏好的人们对于投资组合的不同需要。

关键词：遗传算法金融决策多解投资组合模型马柯维茨模型优育子群迁徙策略

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稳健设计在证券投资决策中的应用

统计与决策 2005年第1S期21卷 52-53页

作者：丛娟王桂芝南京信息工程大学数学系

一、引言

关键词：稳健设计证券投资决策证券组合理论预期收益马柯维茨模型

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基于风险分担的养老PPP项目股权结构研究

基于风险分担的养老PPP项目股权结构研究

作者：南金秀昆明理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的不断发展以及人口结构的不断变化,目前老年人口基数大、高龄化、空巢化的特点已经愈发明显,预计近期老龄化高峰期将在2030年到来。然而目前国内的养老服务机构建设发展缓慢,养老市场供给与需求出现极端不均衡。公私合作... 详细信息

随着社会经济的不断发展以及人口结构的不断变化,目前老年人口基数大、高龄化、空巢化的特点已经愈发明显,预计近期老龄化高峰期将在2030年到来。然而目前国内的养老服务机构建设发展缓慢,养老市场供给与需求出现极端不均衡。公私合作伙伴关系(Public-Private-Partnerships,PPP)作为一种全新融资机制,能够实现公私部门利益共享与风险共担,一时成为社会公共基础设施服务的主要提供模式。然而PPP项目股权结构设计作为项目筹备期的重要内容,其合理设计与调整关乎PPP项目的成败,由于股权结构设计受参与方利益目标、风险承受能力、项目经营策略等众多因素影响,目前尚无普适性原则。因此,本文借助证券投资组合风险分担思想,提出基于马柯维茨模型的PPP股权结构研究模型,以期提供一种合理的PPP项目股权结构确定方法。本文通过对国内外有关文献进行研究,首先对PPP模式内涵、特点,以及PPP模式股权结构等基本理论进行阐述,同时对马柯维茨模型理论以及熵权法理论进行简要介绍。其次通过案例分析法,对国内外各个领域经典PPP项目进行汇总,梳理出可行的PPP项目股东组合,并根据养老PPP项目特点,对养老PPP项目的合作伙伴作出选择。然后运用熵权理论以及马柯维茨模型理论,从项目风险分担角度出发,在合理分担风险的基础上对养老PPP项目的股权结构作出确定。最后,是本文的结论与展望。本论文采用理论研究与应用研究相结合的方式,对养老PPP项目股权结构进行研究,得出适合养老PPP项目实施的合理股东组合,并基于项目风险合理分担得出项目参与主体之间的股权结构比例,这一结论可以为政府方选择合理社会资本参与方提供借鉴,并为社会资本参与养老PPP项目提供投资参考,有利于推动PPP模式在国内养老事业建设中的应用。

关键词： PPP模式股权结构熵权理论马柯维茨模型

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垃圾处理PPP项目投资结构的设计研究

垃圾处理PPP项目投资结构的设计研究

作者：刘峥清华大学

学位级别：硕士

随着城市生活垃圾处理行业在国内环保市场上的崛起，PPP（Public-PrivatePartnership公私合营）作为一种新型模式在该类公益型项目上的应用日趋广泛，越来越多的工程公司也踊跃参与其中。工程公司通过附带投融资条件的形式参与该类项目... 详细信息

随着城市生活垃圾处理行业在国内环保市场上的崛起，PPP（Public-PrivatePartnership公私合营）作为一种新型模式在该类公益型项目上的应用日趋广泛，越来越多的工程公司也踊跃参与其中。工程公司通过附带投融资条件的形式参与该类项目，形成融资、投资、工程承包三位一体的协作优势，这无疑是积极开拓市场、增强企业核心竞争力，集前瞻性、战略性为一体的明智举措。但工程承包商在国内运作该类PPP项目所遇到的主要困难在于因投资主体单一、风险分担不合理等导致在开发、建设及运营期间的诸多问题，而投资结构往往是该类PPP项目成败的关键因素之一。本文基于工程公司参与投资垃圾处理PPP项目的立场，主要研究其投资结构，并尝试在风险合理分担和管理的基础上确定合理的投资比例，旨在为国有工程公司运作垃圾处理PPP项目提供决策支持和实际操作指南，以实现多赢目标。作者首先分析垃圾处理项目的特点，调研和分析我国垃圾处理市场及其特点，以及这类项目在投融资和运营过程中的主要问题，总结了社会资本进入垃圾处理项目市场的几大主要障碍及其对项目的影响，进而提出了投资结构是决定该类项目成败的关键因素和应首要解决的问题。在归纳分析了垃圾处理PPP项目投资结构选择的一般原则的基础上，作者通过分析项目的合同结构、项目参与人特点，选择出主要的投资伙伴类型为政府、工程公司和专业环保投资公司，明确不同投资人之间的风险责任关系，确定各投资人的风险分担，然后通过问卷调查和引入证券投资领域的马柯维茨模型，在风险分担的基础上结合定性与定量的方式探讨并确定了项目中政府、工程公司和专业环保投资公司的合理投资比例分别是41.7%、21.63%和36.67%。作者最后应用上述结论对某工程公司参与的垃圾厌氧处理PPP项目进行实证研究，建立了各方进行谈判并达成协议的基础。研究表明，本文建立的国内垃圾厌氧处理PPP项目的投资结构设计方法可行、风险分担机制较为合理，为工程公司在国内运作该类项目提出了投资结构的解决方案，对实际操作具有一定的指导作用。

关键词： PPP 垃圾处理投资结构风险分担马柯维茨模型

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基于遗传算法BP神经网络优化证券组合投资

江汉大学学报（自然科学版） 2005年第3期33卷 47-50页

作者：朱小梅郭志钢杨先凤西南石油学院计算机科学系四川成都610500 西南财经大学研究生部四川成都614272

BP神经网络由于具有对数据大规模并行处理及对知识有较强融合能力的优点,应用范围极广.然而也存在一些致命的缺点(如容易陷入局部极小点),通过遗传算法(GA)与BP网络结合,可以有效地解决该问题.优化证券投资组合的仿真模拟实验结果表明,... 详细信息

BP神经网络由于具有对数据大规模并行处理及对知识有较强融合能力的优点,应用范围极广.然而也存在一些致命的缺点(如容易陷入局部极小点),通过遗传算法(GA)与BP网络结合,可以有效地解决该问题.优化证券投资组合的仿真模拟实验结果表明,其优化方案比使用二次规划法更优,该方法更具正确性、高效性和实用性.

关键词：遗传算法 BP神经网络证券组合投资马柯维茨模型二次规划